TD9

1-Importation et installation des différents modules

installation des différents modules qui ne sont pas directement dans anaconda

importation

Données geojson

Elles sont téléchargées depuis ce lien. Un grand merci à Gregoire David. Elles servent à afficher la carte de France découpé en départements.Pour pouvoir afficher la France en fonction de différentes données.

2-Creation de la dataframe

2-1 chargement des données

Les données proviennent du site du gouvernement cliquez ici pour recuperer les données de 2020.

cliquez ici pour recuperer les données de 2019

2-2 Nettoyage

Ce bloc sert à nettoyer la dataframe et à modifier les types de certaines valeurs pour faciliter l'utilisation

2-3 Création des différents datafram group by pour les affichage

Cette première cellule sert à créer une datafram groupé par rapport au code département et en faisant la somme sur les différentes colonnes.

carte de France

Dans cette section nous allons confronter différentes carte de France suivant une certaine valeur sur deux années consécutives 2019 et 2020.

On remarque tout d'abord qu'en 2020 la somme des valeurs foncières d'un département est plus ou moins homogène partout excepté dans le 95 où elle est beaucoup plus importante. Tandis que sur la carte de 2019 il est exctaement semblable parout nous supposons donc que il y a eu une erreur lors de la lecture de la dataframe.

On remarque que la carte est globalement plus clair en 2020 comparé à celle de 2019.

Et c'est vers l'ouest qu'il y le plus de surface terrain.

Le nombre de plan a gloabalement diminué mais il reste le plus haut dans l'ouest au niveau de la bretagne.

Le nombre de lots a diminué glabalement et il est le plus haut en ile-de-france.

datafram d'un département en particulier

TOP 20 des départements selon la valeur fonciere

TOP 20 des départements selon la surface terrain

TOP 20 des départements selon le nombre de pièces principales

Ce sont les appartements qui ont la plus grande valeurs foncière en France. Cependant, ce sont les maisons qui demandent le plus de places

La valeur foncière, la surface des terrains vendus et la surface réelle bati restent globalement stable au cours du temps

On remarque que la majorité de la valeur foncière de la France est concentré dans quelques départements. Notamment le 95, le 75 et le 92

La surface réel bâti est relativement faible à Paris comparé à ça valeur foncière. Cela peut être expliqué par le faite qu'à Paris, il y a beaucoup d'appartement qui ont besoin de moins d'espace.

On remarque une corrélation entre la valeur foncière par mètre carré de terrain et la valeur foncière par nombre de pièce principal. Cela est dû au fait que plus la valeur foncière à une date donnée est élévée, plus il y a de chances que des biens chères ont été vendu, et donc plus il y a de chance que des biens à beaucoup de pièces principales ont vendu.

On remarque une forte variation d'un jour à l'autre de la surface reelle bati par surface des terrains au cour du temps. Cela est lié au faite qu'il y a de fortes variations de la surface reelle bâti au cours du temps.

Ce ratio permet connaître les départements qui optimise le mieux leur surface. Le fait que Paris et Lyon soient dans les trois premiers est cohérent. On remarque aussi une corrélation entre ce ratio et la valeur foncière par mètre carré. ( Deux graphiques au dessus ). Ainsi, pour chaque département, la densité de logement est fonction croissante de la valeur foncière par mètre carré

On remarque que la surface des lots 2 et 3 sont très faible devant celle des lots 1 et 4.